Otimizando a Cadeia de Suprimentos com IA e Analytics

A próxima onda das duas tecnologias mais proeminentes, inteligência artificial e análise de dados, já está fazendo sucesso. Onde várias indústrias ainda estão puxando portas para superar os efeitos pós-pandemia, há algumas indústrias que aproveitaram a oportunidade para adotar essas tecnologias modernas em larga escala.

Uma delas é a indústria da cadeia de suprimentos. Estudos recentes declararam que a adoção da Inteligência Artificial na cadeia de suprimentos resultou em melhor gestão de estoque, fabricação inteligente, sistemas logísticos dinâmicos e controles de entrega em tempo real.

O principal objetivo do uso da IA ​​na cadeia de suprimentos e logística é aumentar a eficiência e a produtividade. Essa digitalização no gerenciamento da cadeia de suprimentos levou a mais sustentabilidade, fazendo com que todas as empresas se perguntem se a transformação digital nessa escala pode beneficiar seus respectivos negócios da cadeia de suprimentos.

Portanto, se você não tem certeza do que a IA e a análise podem fazer com os negócios da sua cadeia de suprimentos, este artigo é exatamente o que você precisa para esclarecer todas as suas dúvidas. Vejamos como a IA afeta a cadeia de suprimentos e como o gerenciamento moderno da cadeia de suprimentos coloca a força de trabalho, as máquinas e o software em ação.

Gestão moderna da cadeia de suprimentos impulsionada por Inteligência Artificial e Analytics

O uso de soluções baseadas em IA na cadeia de suprimentos e logística refere-se ao processo em que as máquinas inteligentes podem executar tarefas de resolução de problemas. Esse processo automatizado de fabricação inteligente da indústria executado pela IIoT (Internet das Coisas Industrial) pode conduzir toda a cadeia de suprimentos sem qualquer participação manual. As empresas que usam IA na cadeia de suprimentos visam tornar os negócios da cadeia de suprimentos mais:

• Instrumentado – dados gerados por máquina fluindo de dispositivos IoT
• Inteligente – suposições mais precisas e competentes com a ajuda de análise e modelagem de dados
• Interconectado – ampla conectividade para uma melhor tomada de decisão

A análise de dados da cadeia de suprimentos ajuda a otimizar o fluxo de trabalho em que grandes quantidades de dados podem fornecer previsões, identificar ineficiências e impulsionar a inovação. Os especialistas chamam isso de análise da cadeia de suprimentos . Existem basicamente quatro tipos de análise da cadeia de suprimentos que você pode seguir para tomar decisões baseadas em dados perspicazes para seus negócios da cadeia de suprimentos. Aqui estão os exemplos de análise da cadeia de suprimentos:

1. Análise preditiva

Isso ajuda as empresas da cadeia de suprimentos a prever o resultado futuro mais provável e suas implicações nos negócios. Por exemplo, usando análises preditivas para mitigar riscos e interrupções.

2. Análise descritiva

Isso ajuda a fornecer visibilidade e certeza a todos os tipos de dados internos e externos em todo o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

3. Análise prescritiva

Isso inclui a colaboração com parceiros logísticos para reduzir o tempo e os esforços para obter o máximo valor comercial. Uma referência popular é o uso de SRM (Supplier Relationship Management) como uma abordagem analítica prescritiva.

4. Análise cognitiva

Isso é melhor usado para melhorar a experiência do cliente e os relacionamentos no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Os dados de feedback recebidos por meio de sistemas orientados por IA são analisados ​​e executados em relatórios e painéis para responder a perguntas complexas.

Esse uso avançado da análise da cadeia de suprimentos pode permitir automaticamente que sua empresa busque ideias inovadoras e forneça melhores necessidades e demandas dos clientes. Se você ainda não decidiu adotar IA e análises para seus negócios, nosso próximo ponto de discussão é para você.

Benefícios de investir em IA e análise da cadeia de suprimentos

Dado o valor comercial significativo em jogo, vários fornecedores e distribuidores da cadeia de suprimentos estão entrando na competição. A nova competição no negócio da cadeia de suprimentos inclui planejamento de demanda (revolucionado por análise de dados e aprendizado de máquina), gerenciamento de estoque em tempo real (controlado por IoT e sistemas conectados) e otimização de margem dinâmica de ponta a ponta na indústria da cadeia de suprimentos ( impulsionado por soluções baseadas em IA).

Nesses momentos, escolher a solução certa é fundamental. Portanto, para gerenciar a complexidade da cadeia de suprimentos moderna, sua empresa precisa adotar essas soluções projetadas de forma inteligente e alinhadas às suas necessidades diárias.

Por que mais você precisa investir em soluções baseadas em IA e analytics? Abaixo estão os principais motivos:

1. Visibilidade e capacidade de resposta aprimoradas de 360 ​​graus

A inteligência artificial na cadeia de suprimentos permite que sua empresa colete dados passados ​​e atuais relevantes de vários dispositivos conectados. Isso inclui a implementação do software SRM, sistemas CRM e ERP e soluções de inteligência de negócios para os dados existentes. Dessa forma, você pode avaliar o desempenho em uma escala mais ampla. Da mesma forma, a análise de dados da cadeia de suprimentos também prevê e minimiza riscos e impactos negativos nos canais de distribuição.

2. Melhor experiência do cliente

Isso não pode ser estendido o suficiente para que o big data e a inteligência artificial levem a experiência do cliente a um nível totalmente novo . Essas soluções permitem que a cadeia de suprimentos crie produtos personalizados com base nas demandas atuais dos usuários. Um exemplo amplamente utilizado pode ser o transporte e a logística modernos usando meios ativados por voz para rastrear remessas e pedidos. Isso vale para os dois lados, onde até os clientes podem realizar a pesquisa de consulta ativada por voz usando o Alexa ou o assistente do Google.

3. Maior eficiência da frota

A tarefa essencial no gerenciamento da cadeia de suprimentos é a entrega do produto no prazo. As ferramentas avançadas de GPS baseadas em IA permitem uma melhor navegação e otimização da rota para fuga e transporte. Essas ferramentas acessam a rota mais eficaz para entrega de produtos processando os dados do motorista, do veículo e do cliente por meio de aprendizado de máquina. Simultaneamente, eles ajudam você a economizar tempo e dinheiro para remessas futuras.

4. Vantagem competitiva

Observar as tendências e padrões do mercado é a chave para se manter à frente no negócio da cadeia de suprimentos. A IA na análise da cadeia de suprimentos pode aproveitar dados em tempo real de recursos externos, como produção industrial, clima e histórico de emprego. Com todos os dados acumulados, você pode avaliar melhor as condições do mercado e avaliar as demandas futuras para um crescimento estável.

Você também pode aproveitar as competências sensoriais da IA ​​para reformular seu portfólio de produtos e despesas de capital. Atualmente, esta é a aplicação preferencial da inteligência artificial no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

5. Gerenciamento de estoque simplificado

Não vamos esquecer que o gerenciamento de estoque bem organizado é a base do negócio da cadeia de suprimentos. O software de visão de máquina baseado em análise pode minimizar a entrada manual padrão e criar previsões precisas. Os sistemas de IA também interpretam dados de maquinário em tempo real que monitoram continuamente o estoque e o estoque nos armazéns.

6. Acesso a insights futuros

O ecossistema de IA permite o nível supremo de agilidade para os negócios da cadeia de suprimentos. O mesmo vale para o caso de uso de ciência de dados para previsão da cadeia de suprimentos , onde você pode determinar as necessidades do seu cliente antes mesmo que ele perceba. Isso é como entrar em sua empresa da cadeia de suprimentos no futuro para atingir o nível máximo de satisfação do cliente.

Os benefícios acima não provam nada além do escopo cada vez maior da IA ​​e da análise na cadeia de suprimentos e na logística. Sua decisão de investir em soluções de análise da cadeia de suprimentos baseadas em IA será mais simplificada quando você verificar os casos de uso dessas tecnologias em seus negócios.

Os cinco principais casos de uso habilitados para IA e análise para controlar a interrupção da cadeia de suprimentos

É hora de as empresas modernas da cadeia de suprimentos capacitarem seus negócios com plataformas de análise visual de dados confiáveis ​​e automatizadas. Você pode seguir as práticas discutidas abaixo sobre IA e análise para minimizar a interrupção da cadeia de suprimentos e aproveitar ao máximo seus negócios.

1. Previsão de demanda no gerenciamento de oferta e demanda de armazém

O aprendizado de máquina é aproveitado para identificar fatores influentes na cadeia de suprimentos e nos dados de transporte com algoritmos e modelagem baseada em restrições. A modelagem baseada em restrições é uma abordagem matemática em que a possibilidade de cada decisão de negócios é limitada por uma faixa máxima e mínima de limites do produto.

Esse método de modelagem rico em dados é de longe o melhor caso de uso de ciência de dados para previsões da cadeia de suprimentos que capacita os funcionários do armazém a tomar decisões mais informadas sobre o estoque de estoque. Outra abordagem é a análise preditiva de big data que oferece um nível profundo de insights para melhorar os loops de previsão.

O gerenciamento da cadeia de suprimentos de hoje usa soluções de IA para potencializar sua otimização de estoque, onde os gerentes de armazém e estoque são informados sobre o controle em tempo real de peças, componentes e produtos acabados. À medida que o aprendizado de máquina envelhece, o sistema de IA produz recomendações de estoque com base em dados adquiridos anteriormente e entregas de fornecedores.

2. Aprendizado de máquina e IA para a longevidade do transporte e da logística

Os dados do dispositivo IoT são gerados a partir de veículos da cadeia de suprimentos em trânsito para fornecer informações em tempo real sobre a longevidade dos veículos de transporte. Os sistemas de aprendizado de máquina integrados aos veículos fazem recomendações de manutenção e previsões de falhas com base em dados anteriores. Isso permitirá que você tire os veículos fugazes da cadeia antes que o problema de desempenho cause algum tipo de atraso nas entregas. Sem esquecer a redução do tempo de inatividade que pode evitar falhas mecânicas significativas.

3. IA na adição de portabilidade ao processo de carregamento da cadeia de suprimentos

O gerenciamento da cadeia de suprimentos vem com uma grande quantidade de análises orientadas a detalhes, incluindo como as remessas e mercadorias são carregadas e descarregadas dos contêineres. Tanto a modelagem de dados quanto a precisão da IA ​​são necessárias para determinar as maneiras mais eficientes de colocar e retirar as mercadorias dos contêineres.

As empresas modernas da cadeia de suprimentos usam a combinação de software (SRM), hardware e análise de dados da cadeia de suprimentos para obter visibilidade prática em tempo real do processo de carregamento. Os dados coletados também podem ser usados ​​para projetar protocolos de processo menos arriscados e rápidos para gerenciar encomendas.

4. IA para economia de custos e aumento de receita na cadeia de suprimentos

Quando se trata da economia definitiva de custos, as soluções de inteligência artificial e analítica são as opções mais eficazes para negociar melhores taxas de remessa e aquisição, identificar mudanças no processo de lucro da cadeia de suprimentos e gerenciar contratos de entrega. Você pode avaliar um banco de dados centralizado que leva praticamente todos os aspectos da cadeia de suprimentos para fornecer a tomada de decisões financeiras.

Em geral, a inteligência artificial para o gerenciamento da cadeia de suprimentos está abrindo caminho para novas inovações em que as plataformas são usadas para mineração e análise de padrões econômicos de geração de receita. Um relatório da Bloomberg sugere que, nos últimos dois anos, o custo total da cadeia de suprimentos foi reduzido para 12%, levando a lucros.

5. Fornecimento estratégico baseado em análise de dados na cadeia de suprimentos

O caso de uso mais subestimado de IA e análise na cadeia de suprimentos é a identificação de fornecedores críticos e parceiros estratégicos. Isso ajuda você a padronizar alternativas de baixo custo e prever indicadores de desempenho de fornecimento para conformidade.

A utilização de análises descritivas e preditivas também contribui para aumentar ainda mais as indústrias de manufatura, como alta tecnologia, CPG e eletrônicos de consumo. A chave para IA e análises avançadas de autoatendimento permite um alto grau de transparência e independência nos negócios da cadeia de suprimentos.

Prepare o seu negócio da cadeia de abastecimento para o futuro

Os benefícios da inteligência artificial na gestão da cadeia de suprimentos são indispensáveis. A IA é uma tecnologia comum para a cadeia de suprimentos agora que empresas de todas as escalas e tamanhos adotaram seus amplos aplicativos. Dado o cenário atual, todo modelo de negócios da cadeia de suprimentos precisa ser integrado de forma crítica com soluções de IA e análise para otimização.

Portanto, se o seu negócio de cadeia de suprimentos ainda não possui as soluções modernas discutidas acima, é hora de escolher os serviços de desenvolvimento de IA para sua empresa.

Appinventiv pode ajudá-lo a obter informações valiosas de seus dados de negócios para máxima escalabilidade e desempenho. Podemos capacitar sua empresa com os melhores serviços possíveis, desde análise da cadeia de suprimentos e visualização de dados até soluções de armazenamento de dados e inteligência de negócios .